陕西省科技创新与金融创新耦合度研究

吴田 吴敏 冯艳艳 薛正鹏

本文为2016陕西省科技厅自然科学基础项目《陕西省科技金融金谷模式与有序机制研究》（2016JM7007）;2017陕西省教育厅项目《基于耗散理论的陕西省科技创新与金融创新耦合模式研究》（17JK1033）;2018陕西省社科基金《秦巴山区生态移民的金融精准扶贫及绩效研究》（2018D33）;2018西安欧亚学院校级项目《陕西自贸试验区的金融改革创新与溢出效应研究》（2018XJSK17）

【摘 要】 本文在选取科技创新与金融创新指标的基础上，通过查阅官方网址收集数据，对陕西省科技创新与金融创新的耦合度进行测算，得出结论如下：自2007-2016年科技创新对总系统的贡献大于金融创新，且10年间二者的耦合度从极度失调已经发展为初级耦合，在将来有望达到优质耦合协调。与此同时，从耦合发展类型来看，经历了金融创新主导、科技创新主导，最终到二者同步发展的状态。

一、陕西省科技创新与金融创新耦合的指标确立

1、陕西省科技创新指标选取

结合陕西省的实际情况及数据的可得性，从科技创新投入与科技创新产出两个方面衡量陕西省的科技创新能力。

（1）科技创新投入：加大科技创新投入，为科技创新提供丰富资源，有利于增强科技创新能力。R&D经费（x11）、财政科技支出（x12）、R&D经费投入强度（x13）、财政科技拨款比重（x14）、R&D人员全时当量（x15）这些指标都反映的是科技创新投入情况。R&D经费、财政科技支出、R&D人员全时当量越高，R&D经费投入强度和财政科技拨款比重越高，科技创新的人力和财力支持越多，就对提高科技创新能力越有利。

（2）科技创新产出：科技创新产出是科技创新最直观的反映，可以从科技创新产出上直接感受到科技创新能力。专利申请量（x16）、专利授权量（x17）、技术市场合同登记成交金额（x18）越高，体现出科技创新意识和能力越强。

2、陕西省金融创新指标选取

现阶段能直接反映金融创新能力的指标很少，但是可以通过相关指标来了解陕西省金融创新发展现状。银行业、证券业、保险业是金融业中比较重要的三个行业，分析陕西省金融创新可以从这三个方面来分析。

（1）银行业创新指标：银行是现代金融业的主体，是国民经济运转的枢纽。银行业发展，为金融创新提供资金支持。金融机构贷款余额（x21）、银行业总资产（x22）、金融機构存款余额（x23）都反映的是银行业发展状况。

（2）证券业创新指标：证券业指从事证券发行和交易服务的专门行业。证券交易总额（x24）、股票市价总值（x25）、股票筹资额（x26）反映证券业的情况。证券交易总额、股票市价总值、股票筹资额越高，说明证券市场交易越活跃，吸引更多的资金和人才参与进来，相应的金融创新能力也会较强。

（3）保险业创新指标：保险业是指将通过契约形式集中起来的资金，用以补偿被保险人的经济利益业务的行业。保险公司保费收入（x27）、保险业总资产（x28）越高，说明保险市场发展状况越好。保险业属于金融业的一部分，金融创新包括保险创新。

二、陕西省科技创新与金融创新耦合度的测算

1、数据采集与整理

根据选定的指标，本次数据通过在中国经济与社会发展统计数据库、陕西统计局等网站查找年《中国统计年鉴》、《陕西统计年鉴》、《中国金融年鉴》、《中国科技统计年鉴》、陕西省国民经济和社会发展统计公报、陕西省科技经费投入统计公报、陕西省金融运行报告直接获得，或者通过上下年数据及增减率计算所得。并将2007-2016年科技创新指标和金融创新指标原始数据整理。

2、陕西省科技创新与金融创指标体系分析

熵值法是一种客观赋权法，根据各项指标观测值所提供的信息的大小来确定指标权重，在一定程度上能避免主观因素影响带来的偏差，更具有精度。它通过计算指标的信息熵，根据各项指标的变异程度，计算出多个指标的权重。采用熵值赋权法确定指标权重的步骤如下：

（1）权重计算

设为i个系统中的第j个指标观测值。

①计算第j个指标在第个被评价对象的特征比重：.

②计算第j项指标的熵值：，其中。

③计算指标xj的差异性系数：。其中，gj越大代表该项指标作用越大。

④计算指标xj的权重：，。其中，为归一化后权重系数。根据以上计算方法算出陕西省科技创新与金融创新各指标权重。

（2）功效函数

设变量为i系统即科技创新系统与金融创新系统中的第j项指标值，aij，bij分别为该指标值中最大值、最小值。科技创新系统与金融创新系统对系统有序的功效系数  可表示为：

①

公式（4-1）中，uij为变量xij对系统功效贡献的大小。uij反映了各指标达到目值的满意程度。

②

uij的取值范围是0到1，从0到1表示满意程度逐渐上升，趋近于1时为最满意，趋近于0时为最不满意。由于科技创新与金融创新是两个不同又相互作用的子系统，子系统内各个序参量的贡献度可以通过集成方法来实现。采用线性加权和法来确定科技创新子系统与金融创新子系统内各个序参量的贡献度。

公式①中，ui为子系统对总系统贡献。为各指标的权重，前面运用熵值赋权法已经计算过。

由于科技创新子系统和金融创新子系统对总系统的发展都起到促进作用，所以按照公式①中的具有正功效的函数进行计算，计算出2007-2016年陕西省科技创新子系统和金融创新子系统对总系统贡献值u1和u2结果如表1所示。

表1 陕西省科技创新子系统与金融创新子系统对总系统贡献值

年份 科技创新子系统对总系统贡献值 金融创新子系统对总系统贡献值

2007 0.0041 0.0418

2008 0.0381 0.1540

2009 0.0896 0.1511

2010 0.1654 0.3138

2011 0.2658 0.1945

2012 0.3972 0.2556

2013 0.5860 0.3049

2014 0.6698 0.5672

2015 0.8524 0.8480

2016 0.9839 0.8895

由上表的计算结果可以看出，2007-2016科技创新子系统对总系统贡献值u1总体呈上升趋势，金融创新子系统对总系统贡献值u2呈波动上升趋势。

（3）耦合度

构建耦合度模型，可以先借鉴物理学中耦合概念和容量耦合系统模型，推广得到多个系统相互作用的耦合度模型，即：

Cm={（u1·u2·…·um）/Ⅱ（ui+uj）}1/m    ③

由公式（4-3）可以推出科技创新系统与金融创新系统的耦合度模型：

C={（u1· u2）/[（u1+u2）·（u1+u2）]}1/2     ④

公式（4-4）中，C为耦合度，，当C=0时，科技创新系统与金融创新系统的耦合度到达最小值，C=0说明科技创新系统与金融创新系统处于无关状态。当C=1时，科技创新系统和金融创新系统的耦合度达到最大值，表明科技创新系统与金融创新系统之间达到了良性共振耦合。

耦合度对判别科技创新系统与金融创新系统耦合作用的强弱及时序区间具有重要意义，但单纯依靠耦合度很难反映出科技创新系統与金融创新系统耦合的整体功效和协同放大效应，当科技创新与金融创新两个子系统对总系统的贡献值u1和u2的取值都较低且得分相近时反而计算出较高的耦合度，这是一种伪评价结果，容易造成误导。为了弥补这一缺陷，需要进一步构建科技创新系统与金融创

新系统耦合协调度模型，其目的是为了判断科技创新系统与金融创新系统耦合发展的协调程度，模型如下：

⑤

其中，d为科技创新与金融创新的耦合协调度;c为科技创新与金融创新的耦合度;h为科技创新系统金融创新系统综合调和指数，反映科技创新系统与金融创新系统的整体协同效应。为保证，在实际应用中，需使。α，β为待定系数，一般α+β=1。本文假定科技创新系统与金融创新系统对经济发展同等重要，故α=β=0.5。

2007-2016年陕西省科技创新与金融创新系统的耦合度、综合调和指数、耦合协调度计算结果如表2所示。

表2 2007-2016年陕西省科技创新与金融创新耦合协调度

年份 耦合度C 综合调和指数H 耦合协调度D

2007 0.2859 0.0230 0.0811

2008 0.3987 0.0960 0.1957

2009 0.4834 0.1204 0.2412

2010 0.4754 0.2396 0.3375

2011 0.4940 0.2302 0.3372

2012 0.4881 0.3264 0.3991

2013 0.4745 0.4454 0.4597

2014 0.4983 0.6185 0.5551

2015 0.5000 0.8502 0.6520

2016 0.4994 0.9367 0.6839

由上表可以看出，2007-2016年陕西省科技创新和金融创新耦合度总体呈波动趋势，综合调和指数和耦合协调度总体呈上升趋势。

借鉴郭逸等人（2017）的耦合协调度评价标准，提出陕西省科技金融与科技创新发展的耦合协调度评价标准，由上表可知，科技创新与金融创新的耦合协调度评价标准分为十个阶段，每个阶段按照u1/u2的比值又分为科技创新主导型、金融创新主导型、科技创新与金融创新同步发展型三个类型。耦合协调度越高代表耦合发展水平越高，u2/u1的值在0.9到1.1之间最好，通过比较发现同步发展型优质耦合是科技创新与金融创新耦合发展的最佳模式。

根据以上判断标准及耦合协调度计算结果，分析出陕西省2007-2016年耦合发展程度及发展类型如表3所示。

表3 2007-2016陕西省科技创新与金融创新耦合实证结果

年份 耦合协调度 耦合发展程度 u2/u1 耦合（协调）发展类型

2007 0.0811 极度失调 10.1356 金融创新主导型极度失调

2008 0.1957 严重失调 4.0430 金融创新主导型严重失调

2009 0.2412 中度失调 1.6861 金融创新主导型中度失调

2010 0.3375 轻度失调 1.8980 金融创新主导型轻度失调

2011 0.3372 轻度失调 0.7319 科技创新主导型轻度失调

2012 0.3991 轻度失调 0.6434 科技创新主导型轻度失调

2013 0.4597 频临失调 0.5203 科技创新主导型频临失调

2014 0.5551 勉强耦合 0.8469 科技创新主导型勉强耦合

2015 0.6520 初级耦合 0.9948 同步发展型初级耦合

2016 0.6839 初级耦合 0.9040 同步发展型初级耦合

由上表可知，2007-2016年陕西省科技创表新与金融创新耦合发展程度由极度失调逐渐发展为初级耦合，耦合发展类型经历了金融创新主导型、科技创新主导型、科技创新与金融创新同步发展型三个阶段。

【参考文献】

[1] 郭逸.江苏科技金融与科技创新耦合的实证研究[D].南京理工大学，2017.

[2] 王明英.我国科技金融与科技创新协同发展水平测度及提升[J].金融理论探索，2017.

[3] 谢婷婷，任丽艳.技术创新、金融创新与经济增长——基于中国省际面板数据[J].工业技术经济，2017.

[4] 李轶.科技金融创新业务模式研究[D].浙江大学，2017.

[5] 芦锋，韩尚容.我国科技金融对科技创新的影响研究——基于面板模型的分析[J].中国软科学，2015.

【作者简介】

吴 田（1981—）女，陕西西安人，西安欧亚学院金融学院，副教授，研究方向：科技金融.

吴 敏（1995—）女，陕西安康人，西安欧亚学院金融学院，本科生，研究方向：科技金融.

冯艳艳（1999—）女，河南周口人，西安欧亚学院金融学院，本科生，研究方向：科技金融.